基于物联网技术的智慧型公路隧道照明系统研究

随着物联网技术的不断发展,将物联网技术应用于公路隧道照明系统已成为重要趋势。探讨物联网技术在公路隧道照明系统中的应用优势,解析智慧型公路隧道照明系统要求,针对现有公路隧道照明系统存在的问题,提出一种基于物联网技术的智慧型公路隧道照明系统。该系统采用先进的照明控制策略,根据隧道内外环境自动调节隧道内的照明亮度,实现节能降耗,并有效降低隧道照明能耗,提高照明质量,为公路隧道的安全运营提供保障,为提高隧道照明系统的性能和降低能耗提供新的思路和方法。     

基于KS检验的铁路车站日常货运量预测

科学预测货运量对于铁路现场生产和中长期规划具有重要意义。首先,针对铁路日常货运量的动态性和不确定性将其视为随机变量,其次选用正态分布、对数正态分布、Weibull分布和Gamma分布进行拟合,然后运用Kolmogorov-Smirnov检验(KS检验)方法评价拟合效果并确定最佳分布,进而以置信区间形式进行预测。最后,结合黄骅港站的每天接受重车的运量数据进行计算,验证了方法的实用性和有效性。     

海洋钻井平台生活楼电气系统改造

为解决“勘探4号”半潜式海洋钻井平台生活楼存在的设备故障频发、结构及管路腐蚀严重和住舱装修老旧等问题,对该平台的生活楼进行整体割除、更换。结合该工程,探讨生活楼电气系统的特点、组成、改造重点和难点,并对提高改造效率和降低改造所需人工成本的方法进行分析,供同类项目的开展参考。     

驾驶人对潜在危险性事件的心理预期识别研究

为准确识别驾驶人对潜在危险事件的心理预期，提出一种通过脑电信号对驾驶人心理预期进行识别的方法。参照心理学预期行为研究常用的标准S1-S2范式，改进设计了路侧停靠公交车造成视觉遮挡的人车碰撞事故模拟驾驶试验。模拟任务中以路侧停靠的公交车为线索刺激，公交车头的行人为目标刺激，诱发驾驶人的心理预期。为有效识别驾驶人心理预期，首先采用释放油门的避险行为对每个试次标定是否产生心理预期，然后通过快速傅里叶变换提取相关的脑电特征数据，并通过差异性分析及主成分分析算法对脑电特征指标进行筛选和压缩，最后基于支持向量机建立驾驶人心理预期识别模型。研究获取36名驾驶人数据，共计1 440个样本。结果表明：当驾驶人产生心理预期活动时，枕区和额区的α波能量值显著降低，而β波能量值则显著增加；差异性分析显示共有31项脑电指标对驾驶人心理预期敏感，所有脑电特征指标通过PCA算法进行降维，抽取出5个主成分作为识别模型输入；选择径向基核函数构建SVM识别模型，通过粒子群寻优算法对模型进行优化，模型对驾驶人心理预期水平的平均识别正确率为82.02%，平均AUC面积为0.82，结果表明模型具有良好的识别能力和稳定性，可为驾驶辅助系统的研发提供技术理论支撑。